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[84] '학습 촉진 플랫폼'으로써의 스마트 팩토리

박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리'
제조업 부흥의 선봉장,'인공지능 기반 스마트팩토리'
  • 등록 2021-06-19 오전 7:30:05

    수정 2021-06-19 오전 7:30:05

박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수
[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 1990년대 초부터 제조 산업에서 활발히 전개되기 시작한 제조업들의 경영혁신 활동은 요사이 모르는 사람이 없을 정도로 보편화되었다.

근본적으로 “혁신”이라는 개념은 무엇인가 신선하고 새로운 것을 의미하는 것인데도 이제는 “경영혁신”이라는 것에 대해서 도전의식이 약화되고 있는 듯하다.

도전의 본질은 위기를 기회로 바꾸는 힘이며, 그것을 변화관리(Change Management)라 한다. 그러나 변화의 필요성을 인식하는 단계에서 범하기 쉬운 오류들이 산재(散在)한다. 특히 스마트 팩토리 도입단계에서 실질적인 제조 현장 경험이 없는 전문가(?)는 어설픈 진단 과정을 통해 명확한 문제와 증상을 올바로 구별하지 못할 뿐만 아니라 변화에 대한 저항 요소를 과소평가하는 사례가 있다. 그리고 변화를 하지 않으면 안 되도록 만드는 위협 요인들이 과거부터 오랫동안 거론되어 왔기 때문에 그 문제의 심각성을 그렇게 크게 느끼지 못하는 경우가 비일비재(非一非再) 하다.

물론 모든 변화 관리에는 저항 세력이 있게 마련이다. 제조업은 왜 변화를 해야만 하는가? 변화해야 한다고 생각하는 사람들은 누구인가? 변화를 의심하거나 반대하는 사람들을 어떻게 바꿀 수 있는가? 이와 같은 질문의 답은 3D(Data, Demonstrate, Demand)이다. 즉 데이터 기반 진단(Data-based Diagnosis)을 통해 혁신을 이끌어 내기 위해서 각종 데이터 세트(Data set)를 만들어야 한다. 또한, 모델화(Modeling)하여 입증(Demonstrate) 할 수 있는 내·외부 데이터로 모범 사례를 만들어 변화를 이끌어 내야 한다. 관점과 가치 흐름 차원의 수요(Demand)에 대해서 리더가 구성원들에게 명료화된 목적의 기대치를 목표로 설정해야 한다. 그리고 스마트 팩토리 구축을 통해서 제조업이 현재 변화하고자 하는 이슈에 대해서 얼마나 잘 대응하고 있는가를 파악하기 위해서는 고객, 조직 구성원, 회사 입장에서 봐야 한다. 왜냐하면 스마트 팩토리 구축은 일회성이나 완료형이 아니고 장기간 전개해야 할 진행형이기 때문이다.

그래서 스마트 팩토리는 제조 현장 관리가 가장 중요하다. 제조 현장은 “공정 라인”, “작업장”또는 “공장 ”과 같은 것을 의미한다. 가치 창출의 장소이다. 작업 현장 관리는 현장에 있는 관리자의 적극적인 참여를 통해 제조 및 가치 창출 프로세스의 제어를 설명하는 것이다. 현장 전문가는 각종 이벤트, 즉 점점 까다로운 고객 주문에 대응하기 위해 직접 프로세스를 지속적으로 개선하고 최적화하는 것이 작업 현장 관리의 주요 목표이다. 그러나 스마트 팩토리의 작업 현장 관리는 그 이상이다. 작업 현장에서 직접 프로세스를 최적화할 뿐만 아니라 실시간으로 반응하는 피드백(feed-back) 내용을 관련 업무와 연계시키는 기능이 제조 현장 최적화를 위해서 추가되고 있다. 즉 마케팅과 제조 현장의 일체화이다. 이러한 스마트 팩토리 목표를 달성하기 위해서 제조 현장 관리의 필수 구성 요소와 기본 속성에 대해 살펴볼 필요가 있다.

스마트 팩토리의 작업 현장 관리에서 현장 전문가(관리자)는 직원을 위한 코치 및 동기 부여자로 더 많이 현장을 관찰하는 학습 조직의 실행자여야 한다. 또한 작업 현장 관리의 조직문화는 실수로부터 배울 수 있기 때문에 관리자가 긍정적인 오류 문화를 개발 및 촉진하고 비난에서 벗어날 수 있도록 분위기를 조성하는 것이 중요하다. 코치와 마찬가지로 관리자는 직원에게 동기를 부여하고 자격을 부여하고 정보를 제공해야 한다.

제조 현장의 소통(커뮤니케이션)은 개선의 기초다. 작업 지시의 오류를 피하기 위해 제조 현장 관리에서 커뮤니케이션은 필수적이다. 그래서 제조 현장 관리 현황과 주요 수치는 실시간 관리 보드에 가시화시켜야 한다. 현재 생산 상황은 객관적으로 표시되고 구성되는 시각적 그래픽과 수치 키를 사용하여 제조의 목표가 명확하게 정의되고 실제 목표 편차를 인식하고 추적할 수 있도록 해야 한다. 실행 중인 프로세스, 가능한 문제 및 개선을 위한 계획된 조치도 보드에서 찾을 수 있어야 한다. 모든 직원은 교육 수준에 관계없이 독립적으로 문제를 해결할 수 있어야 한다. 그러므로 스마트 팩토리의 제조 현장 관리는 지속적인 학습 프로세스를 촉진시키는 플랫폼(h-CPS based Platform)이다. 그 이유는 실시간으로 반응하는 역동성을 갖추고 있기 때문이다.

그러므로 스마트 팩토리는 제조 산업의 지속적인 발전을 위한 뉴노멀(new normal) 경영 플랫폼이다. 스마트 팩토리는 제조 현장 관리가 핵심이다. 관리의 지속적인 개선 프로세스는 제조 현장 관리 방법의 필수적인 기반을 형성하기 때문이다. 지속적인 개선 프로세스에서 직원은 지속적으로 프로세스에 의문을 제기하고 문제 해결을 위한 아이디어를 독립적으로 제공할 수 있어야 한다. 각 단계별로 작업 프로세스를 지속적으로 개선하여 제조업 전체의 경쟁력을 높여 새로운 수익원을 획득시킬 수 있어야 한다. 그것이 바로 스마트 팩토리의 기본적인 속성이자 목적이다.

스마트 팩토리의 제조 현장 관리의 필수 구성 요소는 제조 현장, 상호작용과 소통, 시각적인 형태로 주요 수치의 가시화, 그리고 지속 가능한 문제 해결 역량 등 네 가지로 구성된다. 모든 문제는 제조 현장에 답이 있다. 그리고 커뮤니케이션은 제조 현장의 상호작용을 시스템화하는 기본적인 언어다. 개인이든 기업이든 의사소통 없이는 작동하지 않는다. 그러므로 커뮤니케이션은 관리자의 기본 요구 사항이다. 관리자는 직원의 자기 관리 기술을 향상시켜야 한다. 이미 다른 곳에서 언급했듯이 관리자는 권위주의적인 방식으로 행동하지 말고 코치 역할을 해야 한다. 직원들과의 의사소통은 동등한 위치에서 이루어져야 한다. 또한 관리자는 직원들에게 생각을 자극하기 위한 질문을 잘 해야 한다. 이는 직원들이 자신의 솔루션(solution)을 개발하려는 동기를 부여한다는 것을 의미한다. 더 나아가 직원들로부터 새로운 아이디어를 창출하기 위한 것이다. 그러므로 사람 중심 제조 현장 만들기, 즉 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS, Human Cyber Physical System)을 구현해 나가는 것이 스마트 팩토리의 프로세스이다. 그리고 제조 현장에 시각적 형식으로 주요 수치를 제시하여 의사결정의 자율화를 실현시키는 것이 인공지능 기반 스마트 팩토리의 BI(Business Intelligence)이다. 제조 현장의 프로세스에 관련된 직원은 다음 질문에 답할 수 있어야 한다.

“팀의 사명과 목표는 무엇일까?”

“이를 측정하기 위해 어떤 매트릭스를 사용해야 하는가?”

“실제 상태가 목표 상태에서 얼마나 벗어나 있는가?”

“프로세스에는 정확히 무엇이 있으며 이러한 프로세스와 관련하여 어떤 문제가 있는가?”

“이러한 문제를 해결하기 위해 어떤 조치를 계획하고 있으며 어떤 개선 사항을 도입할 수 있는가?”

다양한 주요 수치는 시각화의 기반이 된다. 또한 주요 수치는 제어 및 추가 계획을 위한 정보 역할을 한다. 제조업의 목표가 지속적으로 다양한 프로세스 수준으로 분류되는 경우에만 프로세스가 고객을 대상으로 목표를 달성할 수 있다. 더 나아가 고객 맞춤 대응을 위한 개별 프로세스가 명확하게 초점을 맞추기 때문에 유연성 기반 스마트 팩토리는 높은 가치를 제공할 수 있다. 그러므로 경영진은 각 부서를 회사의 목표와 일치시키는 주요 수치를 가시화해야 한다. 따라서 스마트 팩토리의 원칙은 인적 자원을 중심으로 중요한 역할이 전개되기 때문에 주요 수치는 다음 요구 사항을 충족해야 한다.

“구체적 이어야 한다 (s = 구체적)”

“측정 가능해야 한다 (m = 측정 가능)”

“직원이 수락해야 한다 (a = 수락됨)”

“목표 및 한계 값은 현실적 (r = 현실적)인 기준에 의해서 선택되어야 한다”

“구현을 위한 적시 사양이 있어야 한다 (t = 적시)”

주요 수치는 품질, 비용, 납기, 날짜 및 사람과 같은 다양한 방식으로 표시될 수 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 5가지 레이어(layer)를 보여주고 있다.



스마트 팩토리는 지속 가능한 문제 해결 역량을 갖춰나가는 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS) 기반 진행형 플랫폼이다. 문제를 영구적으로 해결하기 위해서는 체계적이고 복잡하지 않은 방법을 사용하는 것이 중요하다. 모든 방법은 모든 직원의 교육 수준과 일치해야 한다. 또한, 직원들에게 문제 해결에 대한 접근 방식을 교육의 형태로 가르치는 것만으로는 충분하지 않다. 독립적으로 문제를 해결하는 것은 점진적으로 발전하는 직원을 위한 학습 과정이어야 한다. 문제 해결 과정(Plan, Do, Check, Act), 즉 PDCA 주기를 사용하는 것이 일반적이다. 실무적인 적용 방법은 이해하기 쉽고 단순화시켜야 실행 역량이 향상되기 때문이다.

제조 현장 관리의 엔진으로서 지속 가능한 개선 프로세스는 스마트 팩토리의 핵심이다. 스마트 팩토리를 통해서 과거와 다른 지속적인 프로세스 개선이 이루어지기 때문에 제조업은 다양한 이점이 생기게 된다. 따라서 기존 프로세스에서 벗어날 경우 더 빠르게 대응할 수 있을 뿐만 아니라 제조 자원이 최적으로 사용되고, 또한 지속 가능하게 계획되고 통제될 수 있다. 제조 현장의 최적화 가능성과 결과가 실시간으로 인식되고 훨씬 더 잘 표시되어 제조 현장의 가시화 수준이 향상되는 효과도 나타나게 된다. 그 결과 목표 관리와 실제 상태 및 추세가 투명하게 관리된다. 더 나아가 피드백(feed-back) 기능이 향상되어 의사소통과 자발적인 학습력이 향상된다. 따라서 스마트 팩토리 구현은 시장과 고객이 원하는 맞춤 요구에 대응하고 지속 가능한 가치 흐름 인식을 수단 측면의 디지털 전환과 인식 측면의 관점 디자인을 핵심 축으로 전개될 수 있다.

제조업에서 가장 많은 정보통신기술을 활용하고 있는 곳이 “제조 현장”이다. 그러므로 스마트 팩토리는 제조 현장의 “작업의 자동화”가 아니라 “조직 내의 관계자 간의 효과적인 정보 공유화”이며, 공정의 정확한 정의, 인터페이스 설명 및 오류에 대한 조기 대응, 즉 데이터 기반 프로세스는 맞춤형 제품을 지속적으로 제조 대응하는 근간(根幹)이다.

그리고 스마트 팩토리의 적용 범위는 생산 영역에만 국한된 것이 아니다. 마치 과거 80년 대에 마케팅 개념이 제조업에 도입될 당시 전통적으로 영업조직의 왕성한 힘의 논리에 의해서 마케팅 부서가 영업조직의 하부 조직처럼 운영된 시기가 있었듯이(물론 지금도 그런 조직이 있기는 하지만) 스마트 팩토리를 생산에만 국한시키는 것은 아직도 생산, 마케팅, 영업, 기획, 관리 등 제조업 전반에 조직적인 사일로(silo)가 엄존한다고 봐야 할 것이다. 4차 산업혁명은 정보통신기술에 의해서 중앙 집중에서 분산형으로 제조업 기능이 이동하는 혁신을 요구한다. 마치 마케팅 활동을 전개하듯이 제조 현장을 관리하자는 의미이다.

결론적으로 사물 인터넷(IoT)은 모든 사물을 인터넷에 연결시켜 데이터 취득을 가능하게 하여 데이터를 활용하도록 하는 것이다. 다시 말해 사물 인터넷(IoT)은 모든 사물을 인터넷화하는 기술이다. 그러나 사람 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)은 사물 인터넷(IoT) 기술과 기능을 포함한 다양한 센싱 기술을 통해 얻은 데이터를 제조 현장으로 피드백(Feed-back) 하는 기술과 기능을 포함한다. 따라서 시장 대응을 위해서 시장과 제조 라인 데이터를 바탕으로 지속 가능한 “생산 라인의 최적화”를 실현하는 것이 효과적인 h-CPS의 활용법이다. 그래서 데이터 관리는 보이지 않는 것을 보이게 하는(making invisible visible) 변화 관리의 시작이다.

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